transmission e reception delle informazioni di controllo
1.5 Il rapporto tra sistema di controllo e sistema informativo
1.5.1 Definizione ed evoluzione dei sistemi informat
Il funzionamento del sistema di controllo non può prescindere dall’impiego di un sistema informativo: il sistema informativo infatti ricopre un ruolo chiave nella raccolta, archiviazione, elaborazione dei dati e nella comunicazione delle informazioni di controllo necessarie al processo decisionale (Laudon e Laudon, 1988). In tale ottica, l’assenza del sistema informativo priverebbe il sistema di controllo degli strumenti di rilevazione, archiviazione ed elaborazione dei dati necessari alla redazione e interpretazione delle sintesi periodiche attraverso le quali viene effettuato il controllo della gestione aziendale (Brusa, 2000).
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Nel corso del tempo sono state fornite molteplici definizioni di sistema informativo. Le prime definizioni proposte risultavano essere molto diverse tra loro in quanto riflettevano una diversa concezione del sistema informativo. Alcune di esse infatti enfatizzavano gli aspetti “statici” del sistema informativo: uno dei primi esempi di questo tipo di definizioni è quella di Camussone (1977, p. 28) che afferma che il sistema informativo costituisce «un insieme di elementi,
anche molto diversi, che raccolgono, elaborano, scambiano e archiviano dati, con lo scopo di produrre e distribuire le informazioni alle persone che ne hanno bisogno, nel momento e nel luogo adatto». La caratteristica distintiva della
definizione in questione è quella di proporre un concetto di sistema informativo inteso come “insieme di elementi”. Tale concezione può essere riscontrata anche in numerosi altri Autori nazionali ed internazionali28. Inoltre Camussone, oltre a
fornire la suddetta definizione, offre anche una disamina degli elementi che compongono il sistema informativo: per elementi infatti l’Autore intende il patrimonio di dati e di informazioni, le procedure per il trattamento dei dati, le persone responsabili delle procedure di trattamento dati e gli strumenti utilizzati per la trasformazione dei dati in informazioni.
A differenza delle definizioni che propongono una visione del sistema informativo come “insieme di elementi” altri Studiosi attribuiscono rilievo alla
28 Tra gli Autori che adottano la concezione di sistema informativo inteso come “insieme di
elementi” si ricordano anche De Marco (1987), Page e Hopper (1987), Bodnar e Hoopwood (1995), Gelinas e Oram (1996) e Brusa (2000).
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natura processuale del sistema informativo stesso (Marchi, 1984 - b; Laudon e Laudon, 1988). Marchi in particolare concepisce il sistema informativo come un insieme di procedimenti, «fondati su un insieme organizzato di persone, mezzi
tecnici e metodologici» (Marchi, 1984 - b, p. 10). La concezione in questione, pur
considerando gli elementi individuati da Camussone, mette in primo piano i procedimenti di produzione delle informazioni: gli elementi infatti non vengono direttamente ricondotti al sistema informativo ma vengono identificati come componenti base dei procedimenti. Analizzando nel dettaglio gli elementi, al nucleo iniziale di componenti indicati da Camussone (1977) sono state successivamente aggiunte una serie di risorse soft identificabili nelle logiche e nei metodi che «si reputa massimizzino la fedeltà di rappresentazione dei fenomeni
che i sistemi informativi devono descrivere» (Camussone, 1990, p. 55) e nei
principi ispiratori del sistema informativo stesso (Camussone, 1998; Tardivo 2002), ossia quei valori etici, morali e organizzativi e quelle idee di fondo che influiscono sulla progettazione e sul funzionamento del sistema informativo stesso.
I primi sforzi definitori, qualificando il sistema informativo come un insieme di elementi o di procedimenti, non sembrano far emergere la natura sistemica del sistema informativo stesso: non viene fatta menzione dell’esistenza di relazioni tra i vari componenti, siano essi elementi o procedimenti. La natura sistemica emerge
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per la prima volta in una successiva definizione di Marchi (1988) in cui l’Autore afferma che per sistema informativo si intende non soltanto un insieme di elementi ma anche le relazioni tra di essi29. Il fatto che la natura sistemica non sia
presente nelle prime definizioni ma emerga soltanto in seguito dimostra come la concezione di sistema informativo sia stata interessata da un percorso evolutivo. Nonostante la concezione di sistema informativo abbia subito dei cambiamenti nel corso del tempo, l’esistenza di una relazione tra il sistema informativo e il sistema di controllo può essere intuita fin dalle prime definizioni di sistema informativo (Camussone, 1977; Marchi, 1984 - b): nelle prime definizioni infatti emerge come il sistema informativo ricopra un ruolo di supporto quantomeno nella production e nella transmission30 delle informazioni di controllo ed abbia a che fare con il
reporting31.
Sebbene il legame tra sistema di controllo e sistema informativo possa apparire intuitivo, un’analisi approfondita delle relazioni tra sistema informativo e sistema
29 Marchi (1993, p. 7) afferma che il sistema informativo «può essere visto come l’insieme di
elementi e delle loro relazioni che determinano i procedimenti di produzione dell’informazione, partendo dai dati che descrivono, in origine, i fenomeni aziendali e ambientali: procedimenti finalizzati a soddisfare, con efficacia ed efficienza, le esigenze conoscitive interne ed esterne d’azienda. Gli elementi interrelati sono rappresentati dai dati, dai diversi livelli di elaborazione, dalle risorse tecniche, umane e metodologiche, e dalle informazioni, che rappresentano il prodotto finale del sistema».
30 In realtà nella seconda edizione del volume “I sistemi informativi aziendali” (Marchi, 1993) è
possibile riscontrare anche una relazione tra sistemi informativi e reception. Nella prefazione infatti l’Autore afferma che: «i sistemi informativi aziendali possono essere utilmente indagati nelle diverse fasi del processo di trattamento e comunicazione dei dati, compresa l’interpretazione e l’utilizzazione degli stessi nei processi decisionali e di controllo ai diversi livelli della struttura organizzativa».
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di controllo non può prescindere dallo studio del percorso evolutivo che i sistemi informativi hanno subito nel corso del tempo: tale studio consentirebbe di comprendere meglio la struttura e le caratteristiche dell’attuale assetto del sistema informativo e faciliterebbe l’analisi della relazione che lega quest’ultimo al sistema di controllo.
L’evoluzione dei sistemi informativi
A cavallo degli anni ’80 e ’90, lo sviluppo dell’informatica aziendale e il manifestarsi di una duplice esigenza, da un lato di automatizzazione e agevolazione delle attività burocratiche, dall’altro di produzione di informazioni accurate, tempestive e complete (Ceppatelli, 1992), ha portato alla diffusione dei sistemi informativi automatizzati. Camussone definiva i sistemi in questione come
«quei sistemi che si basano sul computer per il trattamento dei dati e la produzione delle informazioni» (Camussone, 1990, p. 55). Essi venivano articolati
in tre sottosistemi, ciascuno dei quali contraddistinto da una specifica finalità: l’Electronic Data Processing System, il Management Information System e il
Decision Support System. L’Electronic Data Processing System (EDP) aveva
come ambito di applicazione i livelli operativi dell’organizzazione ed era caratterizzato da un focus nell’archiviazione, elaborazione e trasmissione di dati a tali livelli oltre che dalla produzione di una forma sintetica di reportistica destinata a supportare il processo decisionale del management (Sprague Jr, 1980). Il
35 Management Information System (MIS) costituiva un sistema deputato alla
produzione di informazioni per il controllo direzionale o reporting direzionale (Camussone, 1990), destinate ai diversi livelli direzionali (Ceppatelli, 1992) e necessarie all’assunzione di decisioni di tipo routinario. Le informazioni in questione venivano prodotte dal MIS a partire dai dati raccolti dal sistema informativo operativo EDP (Pasini, 2004). In tale contesto il MIS svolgeva un ruolo chiave per il reporting permettendo di offrire informazioni di tipo contabile ed extracontabile (Camussone, 1990) con un livello di sintesi «coerente con la visione e il livello aziendale dei manager destinatari» (Pasini, 2004). Infine il terzo sottosistema, il Decision Support System (DSS), faceva riferimento a quella parte del sistema informativo automatizzato deputata a supportare il processo di assunzione di decisioni poco strutturate (Keen e Scott Morton, 1978; De Marco et
al. 1987; Page e Hopper, 1987; Camussone, 1990) e che richiedono un elevato
grado di autonomia da parte dell’individuo (Camussone, 1990). Nello specifico il DSS forniva un supporto informativo al processo decisionale del top management, generando un flusso strutturato di informazioni (Sprague Jr., 1980). Tale tipologia di sottosistema informativo si prestava quindi ad essere applicata negli ambiti della pianificazione e del controllo (Page e Hopper, 1987). Sia il
Management Information System che il DSS svolgevano una funzione di supporto
al sistema di controllo di gestione: in quest’ottica essi costituivano il sistema informativo automatizzato direzionale, ossia quel «complesso di supporti
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informativi predisposti per agevolare lo svolgimento delle attività direzionali» (Camussone, 1998, p. 257)32.
Il processo di implementazione dei sistemi informativi automatizzati si sviluppava attraverso una serie di aggregazioni successive di componenti o “applicativi” i quali erano, di volta in volta, introdotti e collegati al sistema preesistente mediante interfacce di collegamento (Amigoni e Beretta, 1998; Tardivo, 2002)33. Tale dinamica di sviluppo dei sistemi informativi automatizzati
risultava determinare una duplicazione e una dispersione delle informazioni con la conseguente necessità di ricorrere a inserimenti multipli dello stesso dato che, oltre ad inutili costi, generavano elevati rischi di disallineamento (Davenport, 1998; Tardivo, 2002). Inoltre l’implementazione stessa di ogni nuova componente risultava essere caratterizzata da elevata complessità a causa della necessità di ridefinire le connessioni con i vari componenti. Infine il sistema informativo automatizzato presentava elevati tempi di aggiornamento: al riguardo alcuni Studiosi (Amigoni e Beretta; 1998) osservavano come ciò potesse compromettere l’efficacia dello stesso. La soluzione a tali problematiche è stata identificata nell’adozione della logica basata su un’integrazione “nativa” del sistema
32 Le attività direzionali in questione sono intese da Camussone come attività di supervisione e di
orientamento svolte dalla direzione aziendale.
33 Dalla dinamica in questione scaturisce l’appellativo di “sistemi legacy”. Nei “sistemi legacy”
ciascun componente/applicativo risultava essere specificamente deputato alla gestione delle procedure di uno dei seguenti ambiti: ricevimento ordini e di acquisto, programmazione della produzione, magazzino e contabilità.
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informativo, attraverso la quale è possibile ottenere un sistema informativo già «integrato sia sotto il profilo dell’architettura informatica, che sotto quello della progettazione logica» (Amigoni e Beretta, 1998, p. 53) e caratterizzato dalla presenza di archivi di dati unici nonché di stretti collegamenti tra le varie componenti.
La fine degli anni ’90 segna la diffusione dei sistemi informativi integrati, basati cioè su un’integrazione “nativa”. L’integrazione “nativa” risulta essere la caratteristica principale dei sistemi Enterprise Resource Planning (ERP). I sistemi ERP possono essere definiti come «sistemi modulari» (modular systems) (Rom e Rohde, 2006, p. 51) che permettono di integrare i processi e le funzioni aziendali in modo tale da offrire una visione olistica dell’azienda (Klaus et al., 2000). Alla base dei sistemi ERP si collocano i moduli, ciascuno dei quali supporta una diversa funzione aziendale. Tali moduli sono «fortemente integrati tra loro, nel senso che tengono conto di tutte le dipendenze logiche e di tutti gli scambi di dati che abitualmente sussistono tra le aree cui si riferiscono» (Camussone, 1998, p. 212). Con i sistemi ERP emerge quindi il carattere trasversale e pervasivo del sistema informativo il quale si sviluppa attraverso tutte le aree aziendali34.
34 I sistemi ERP permettono di supportare il ricevimento ordini, la programmazione della
produzione, il magazzino, la contabilità, il controllo qualità, la gestione finanziaria, la gestione delle risorse umane, lo sviluppo prodotto, il marketing e le vendite (Wortmann, 1998).
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La finalità dei sistemi ERP può essere ricercata nel supporto alle attività operative e tattiche dell’azienda: in tale accezione i sistemi in questione vengono definiti anche sistemi «transaction-oriented» (Rom e Rohde, 2006, p. 51) in quanto permettono di supportare la gestione di transazioni quali l’acquisizione ordini, la registrazione di fatture, lo sviluppo dei programmi di produzione (Rom, 2008).
Sebbene nei primi studi in materia alcuni Studiosi si siano riferiti al sistema ERP utilizzando l’espressione “sistema informativo integrato” (Camussone,1998; Mucelli, 2000; Spathis e Constantinides, 2004), successivamente si è affermata una concezione “più ampia” di sistema informativo integrato. Esso infatti può essere attualmente definito come un «sistema di sistemi» (Rom e Rohde, 2006, p. 51) risultante dall’integrazione tra sistemi informativi orientati alle transazioni («transaction-oriented Information Systems», Rom e Rohde, 2006, p. 51), cioè gli ERP, e sistemi informativi orientati all’analisi («analysis-oriented Information
Systems», Rom e Rohde, 2006, p. 51). Quest’ultimi si distinguono dai sistemi
ERP per il fatto di operare non solo su un piano tattico ed operativo, offrendo informazioni sia interne che esterne all’azienda, ma anche su un piano strategico,
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supportando il processo decisionale di tipo strategico (Brignall e Ballantine, 2004; Rom e Rohde, 2006)35.
Alla luce di quanto detto emerge quindi come il concetto di integrazione abbia subito un’evoluzione. Si è passati infatti da un’integrazione tra i diversi moduli del sistema ERP, quindi limitata alle componenti di uno specifico sistema informativo, all’integrazione tra i diversi sistemi informativi aziendali, ciascuno dei quali dotato di proprie finalità.
Nella sua concezione più ampia, il sistema informativo integrato permette il soddisfacimento dei bisogni informativi relativi non solo alle singole funzioni aziendali, come accade nei sistemi ERP, ma anche all’alta direzione mediante i sistemi informativi orientati all’analisi (figura 1.2).
35 In particolare secondo Brignall e Ballantine (2004), i sistemi in questione permettono di
supportare le attività relative al Customer Relationship Marketing, Supply Chain Management,
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Figura 1.2 - ERP e Analysis-oriented information systems
Fonte: Nostro adattamento da Rom e Rohde (2006, p. 52).
Per quanto concerne i sistemi informativi orientati all’analisi, essi hanno subito un percorso evolutivo caratterizzato da un lato dall’utilizzo di strumenti e tecnologie per l’analisi dei dati sempre più sofisticati, dall’altro da un cambiamento nella tipologia di dati soggetti ad elaborazione (tabella 1.1).
41 Tabella 1.1 - Evoluzione dei sistemi informativi orientati all’analisi
Denominazione Periodo di
diffusione Descrizione Tipologia di dati Decision Support
Systems 1970-1990
Utilizzo di analisi dei dati per il supporto del processo decisionale Interni/esterni (Culasso, 2004)36- strutturati Business Intelligence 1990-2005 Strumenti di reporting per il supporto delle decisioni interni-strutturati Analytical Business Intelligence 2005- BI con focus su strumenti matematici e statistici interni/esterni- strutturati/non strutturati
Fonte: Nostro adattamento da Davenport (2014, p. 10).
La prima forma di analysis-oriented information system può essere identificata nei Decision Support Systems (DSS) che, come visto in precedenza, costituivano un componente del sistema informativo direzionale automatizzato.
A cavallo tra gli anni ’90 e 2000 inizia a diffondersi la Business Intelligence (BI). Per quanto concerne il concetto di BI, molte sono le definizioni proposte in letteratura37. Alcune definizioni qualificano la BI semplicemente come una
36 Al riguardo Culasso (2004, p. 252) afferma che «sebbene il DSS raccolga informazioni dai
sistemi operativi e dai cosiddetti MIS, spesso necessita anche di informazioni provenienti da fonti esterne, quali l’andamento dei prezzi al consumo o il prezzo dei prodotti dei concorrenti».
37 Rezzani (2012) osserva come la prima definizione di BI fu coniata nel 1989 da un analista del
Gartner Group. In tale definizione la BI viene identificata nella capacità dell’azienda di accedere ai dati, esplorarli e analizzarli allo scopo di ottenere insights e conoscenza utili al processo decisionale: «Business Intelligence describes the enterprise’s ability to access and explore
information, often contained in a Data Warehouse, and to analyze that information to develop insights and understanding, which leads to improved and informed decision making».
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tecnologia in grado di supportare le funzioni del sistema informativo (Culasso, 2004; Busco et al, 2008; Olszak e Ziemba, 2007; Minella e Rolle, 2010), altre fanno riferimento alla BI come termine generale al quale vengono ricondotte applicazioni, strumenti e best practices di accesso e analisi delle informazioni38.
Shollo e Kautz (2010) invece concepiscono la BI come risultante di tre elementi: il processo di raccolta, analisi e disseminazione delle informazioni, il set di strumenti, tecnologie e prodotti software coinvolti in tale processo e la conoscenza prodotta, che rappresenta l’output del processo.
Se da un lato gli sforzi definitori non hanno permesso di identificare un’accezione univoca di BI, dall’altro gli Studiosi si sono trovati concordi nell’attribuire alla BI le funzioni di raccolta, archiviazione analisi e trasformazione dei dati in conoscenza utile a supportare il processo decisionale (Negash, 2004; Davenport, 2006; Olszak e Ziemba, 2007; Bose, 2009). Le funzioni in questione possono essere espletate grazie al supporto di una serie di strumenti. In particolare la raccolta delle informazioni viene realizzata mediante data warehouse39; l’integrazione e l’analisi dei dati venga realizzata mediante
38Il Gartner Group definisce la BI come riportato di seguito: «Business intelligence is an umbrella
term that includes the applications, infrastructure and tools, and best practices that enable access to and analysis of information to improve and optimize decisions and performance». Contenuto
disponibile sul sito http://www.gartner.com/it-glossary/business-intelligence-bi/ in data 01/07/2016.
39 Il datawarehouse può essere definito come una «struttura di memorizzazione “evoluta” atta a far
confluire dati elementari provenienti da sorgenti di varia natura, integrarli in un unico schema globale e, infine, renderli disponibili per scopi di analisi e valutazione finalizzate alla pianificazione e al processo decisionale» (Bianchini e Maraghini, 2011, p. 730).
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l’impiego di strumenti statistici e di data mining40; infine la disseminazione delle
informazioni ai decision makers avviene attraverso cruscotti di indicatori (Minella e Rolle, 2010).
La conoscenza prodotta dalla BI è destinata a supportare il processo decisionale del management di vari livelli. Come evidenziato da Culasso (2004), la BI mette a disposizione dell’alta direzione informazioni di estrema sintesi, facilmente rappresentabili in formato grafico, per lo più sotto forma di cruscotti. Per quanto riguarda i manager di linea, la BI mette loro a disposizione informazioni maggiormente analitiche, specifiche per la singola funzione presidiata. Infine anche il management di livello inferiore beneficia delle capacità di analisi ed elaborazione dati messe a disposizione dai sistemi di BI, sulla base delle esigenze informative che gli utenti vedono manifestarsi di volta in volta.
Sebbene inizialmente la BI permettesse di effettuare analisi e di produrre informazioni utili al processo decisionale a partire da dati «strutturati» (Baars e Kemper, 2008, p. 132)41 disponibili all’interno dei database aziendali,
successivamente essa ha permesso di raccogliere e analizzare elevati volumi di dati non strutturati (Baars e Kemper, 2008; Bose, 2009) provenienti dall’esterno
40 Il termine data mining fa riferimento ad una tecnologia per l’individuazione di regolarità,
relazioni, cambiamenti e anomalie dai dati (Dechow et al., 2006; Bose, 2009).
41In particolare i dati strutturati sono quelli che sono stati preventivamente classificati e quindi
possono essere processati in maniera diretta con strumenti informatici: «structured data is here
understood to be data that is assigned to dedicated fields and that can thereby be directly processed with computing equipment» (Baars e Kemper, 2008, p. 132).
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(Mazón et al., 2012) disponibili anche in contenuti di tipo audio, video, clickstream e testo (Holsapple et al., 2014). I cambiamenti in questione hanno decretato il passaggio da una BI di tipo tradizionale, in grado di fornire un supporto all’assunzione di decisioni operative, alla «analytical BI» (Bose, 2009, p. 158), orientata a supportare il processo decisionale tattico e strategico.
Un ruolo chiave, in questo processo evolutivo viene svolto dagli analytics. Gli analytics costituiscono un componente della Business Intelligence (Davenport e Harris, 2007) utile ad effettuare analisi non solo su dati interni ma anche esterni, entrambi di tipo prevalentemente strutturato (Chen et al., 2012), attraverso l’utilizzo di analisi statistiche, modelli quantitativi predittivi ed esplicativi. Essi rappresentano un sistema di strumenti che consente non solo l’acquisizione e l’analisi dei dati ma anche la simulazione degli outcome delle possibili soluzioni alle problematiche decisionali che si manifestano di volta in volta. Le principali caratteristiche degli analytics possono essere identificate nell’integrazione dei dati, nell’utilizzo di analisi statistiche e nell’identificazione di regolarità e relazioni tra i dati. In particolare l’integrazione tra i dati risulta essere propedeutica al riconoscimento di regolarità e relazioni tra gli stessi e quindi all’identificazione di informazioni rilevanti per il processo decisionale. Le analisi
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statistiche invece costituiscono il mezzo attraverso il quale è possibile identificare le suddette regolarità e relazioni (Bose, 2009)42.
Soltanto di recente gli analytics hanno iniziato ad essere impiegati nell’estrazione di informazioni da dati non strutturati i quali, laddove siano disponibili in grandi volumi, prendono il nome di Big Data (Gandomi e Haider, 2015)43. In tale contesto viene utilizzato il termine «Big Data Analytics»
(Russom, 2011, p. 5). I Big Data analytics permettono di estrarre informazioni da documenti di testo, file audio, file video, pagine web e social media e, a seconda delle tipologie di dati, prendono il nome di text analytics, audio analytics, video analytics e social media analytics (Chen et al, 2012; Gandomi e Haider, 2015)44.
42 In particolare, secondo Bose (2009), le analisi statistiche costituiscono strumenti di data mining. 43 Gandomi e Haider (2015) riportano la definizione di Big Data del Gartner Group: «high-
Volume, high-Velocity and high-Variety information assets that demand cost-effective, innovative forms of information processing for enhanced insights and decision making». I Big Data sono
quindi identificabili con un elevato volume di dati eterogenei, caratterizzati da una natura dinamica. L’eterogeneità è imputabile alla loro natura di dati a carattere semi-strutturato e soprattutto non strutturato. Per quanto concerne la natura dinamica dei dati, essa fa riferimento alla velocità con cui le informazioni vengono generate, utilizzate e con cui indirizzano le azioni degli attori aziendali.
44 In particolare, per text analytics si intendono le tecniche che permettono l’estrazione di